画像認識タスクにおいて、学習データに左右反転や回転、明度の変更を加えることでデータのバリエーションを増やす手法を何と呼ぶか。

データ拡張（オーギュメンテーション）は、限られたデータからモデルの汎化性能を高めるために有効です。

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